أشرح كيف يمكن أن تساهم بيانات التدريب المتحيزة في تحقيق نتائج ذكاء اصطناعي متحيزة؟
الدرس: مقدمة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي.
الوحدة: السادسة (الذكاء الاصطناعي والمجتمع).
المادة: الذكاء الاصطناعي.
الفصل الدراسي: الفصل الدراسي الثاني (الجزء الثاني).
الفصل: ثالث ثانوي مسارات.
السؤال: أشرح كيف يمكن أن تساهم بيانات التدريب المتحيزة في تحقيق نتائج ذكاء اصطناعي متحيزة؟
الإجابة هي:
يُعد نظام التوظيف الآلي الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لفحص المرشحين للوظائف من أبرز الأمثلة على الخوارزمية المتحيزة. افترض أن الخوارزمية مدربة على بيانات متحيزة، مثل أنماط التوظيف التاريخية التي تفضل مجموعات ديموغرافية معينة، ففي هذه الحالة قد يعمل الذكاء الاصطناعي على استمرار تلك التحيزات ويستبعد المرشحين المؤهلين بشكل غير عادل من بين المجموعات متجاهلا الفئات غير الممثلة جيدًا في مجموعة البيانات. على سبيل المثال، افترض أن الخوارزمية تفضل المرشحين الذين التحقوا بجامعات النخبة، أو عملوا في شركات مرموقة، ففي هذه الحالة قد يلحق ذلك الضرر بالمرشحين الذين لم يحظوا بتلك الفرص، أ س، أو الذين ينتمون إلى بيئات أقل حظا، ويُمكن أن يؤدي ذلك إلى نقص التنوع في مكان العمل وإلى استمرارية عدم المساواة ولذلك من المهم تطوير واستخدام خوارزميات توظيف للذكاء الاصطناعي تستند على معايير عادلة وشفافة، وغير متحيزة.